AI 에이전트 SRE / 시스템 안정성 엔지니어 (2년 ~ 10년차)

소개

[블리츠다이나믹스를 소개합니다] Food Without Limit. 우리는 외식업의 무한한 미래를 설계합니다 블리츠다이나믹스는 배달 F&B 브랜드를 만들고 운영하는 회사입니다. 요즘 뭐가 잘 팔리는지 찾아내고 새 브랜드를 기획하고 배달앱에 올리고 매출을 보고 고칩니다. 이 사이클을 계속 반복합니다. 지금 직영 매장 10곳에서 브랜드 수십개를 운영하고 있습니다. 그리고 저희가 운영하는 브랜드 10개 중 7개가 배달앱 맛집 랭킹에 올라갑니다. 이 숫자는 우연이 아닙니다. 아래는 이 숫자를 만들어낸 방식, 그리고 그 방식대로 일할 사람에 대한 이야기입니다. [3년간 10배 성장한 회사의 저력으로, 당신을 동기보다 빠르게 압축성장 시켜드리겠습니다.] J커브로 성장하려면 딱 세 가지가 필요합니다. 대부분의 회사에서 성장은 선형적입니다. 연차가 쌓이면 딱 그만큼만 늘어납니다. 블리츠는 J커브 성장을 이야기합니다. "어느 시점을 지나면 J자 곡선을 그리며 급격히 뻗어나가는 성장, 3년 만에 매출을 10배로 만든 저력으로 당신을 동기보다 빠르게 압축성장 시켜드리겠습니다. 1. 참가와 승리는 다르다 — 매주 다시 시작하는 프로젝트 열심히 하는 것과 성과를 내는 것은 다릅니다. 매주 새 프로젝트를 받으면, 손대기 전에 먼저 묻습니다. "이걸 잘 해내면, 우리의 최종 목표를 실제로 성공시킬 수 있는가?" 답이 명확하지 않으면 시작하지 않습니다. 일에 뛰어들기 전, 먼저 확인하는 건 이것이 이기기 위한 방향인가입니다. 바쁘게 움직이는 것과 이기는 방향으로 움직이는 것을 구별하는 안목은, 이 판단을 매주 반복하며 쌓입니다. 2. 익숙한 것에 안주하지 말고, 스스로 구조를 세워라 — 독립적인 사고 대부분의 사람은 익숙한 것에 의존하여 판단합니다. "원래 이렇게 해왔으니까." "선배가 이렇게 했으니까", 편하긴 한데, 그 순간부터 생각은 온전히 내 것이 아니게 됩니다. 일론머스크는 유추가 아니라 가장 근본적인 진실까지 파고들어 거기서부터 다시 추론을 쌓아올려야 한다고 말합니다. 배터리 가격이 영원히 비쌀 거라는 통념 앞에서, 그는 "왜?"를 계속 물어 원자재 값까지 내려간 끝에 업계 통념의 몇 분의 1 가격이 가능하다는 걸 알아냈습니다. 블리츠에서 요구하는 것도 같습니다. 상황을 직접 읽고, 문제를 직접 정의하고, 결론까지 스스로 내려야 합니다. 저희는 이 사고방식을 SCQA라고 부르고, 이 프레임으로 생각하도록 요구합니다. 방향은 매일 점검받지만, 왜 그 방향인지는 남의 논리가 아니라 스스로의 논리로 설명할 수 있어야 합니다. 이 사고가 몸에 붙으면, 연차와 무관하게 프로젝트 리더를 맡습니다. 남의 결론에 기대지 않고 내 결론으로 서 있을 수 있는 사람이 됐다는 뜻이니까요. 3. 저지르고, 인정하고, 다시 저질러라 - 대표와의 데일리 미팅 추진력은 밀어붙이는 힘이고, 적응력은 그 결과가 원하는 그림이 아니었을 때 있는 그대로 인정하고 방향을 바꾸는 힘입니다. 둘 중 하나만 있으면 소용없습니다. 밀어붙이기만 하고 결과를 인정 못 하면 고집이 되고, 인정만 하고 다시 밀어붙이지 못하면 포기가 됩니다. 대표와의 데일리 미팅은 이 두 가지를 매일 함께 훈련하는 자리입니다. 목표에 못 미쳤으면 못 미쳤다고 그대로 말하는 것부터 시작합니다. 여기서 진짜 지는 건 성과가 안 나온 게 아니라, 그 사실을 숨기고 다음 수를 놓치는 것입니다. 현실을 인정하고 나면, 그 자리에서 다시 방향을 잡고 밀어붙입니다. [우리는 끼리끼리라는 말을 믿습니다] "난쟁이를 채용하면 난쟁이들의 회사가 되고, 거인을 채용하면 거인들의 회사가 된다." -David Mackenzie Ogilvy 사람은 결국 옆 사람을 닮아갑니다. 배울 점 없는 동료들 틈에서는 평범한 결과 이상을 만들기 어렵고, 배울 점 있는 동료들 사이에 있으면 당신도 자연스레 그들의 방식에 익숙해집니다. 그래서 "누구와 일하는가"는 저희에게 가장 중요한 문제입니다. 그렇다면 우리가 정의하는 '배울 점 있는 동료'는 누구일까요. 그 기준은 성공 경험입니다. 스스로 목표를 세우고, 그걸 끝까지 밀어붙여 결과로 만들어본 적이 있는가. 이런 경험이 있는 사람에게는 항상 배울 점이 있습니다. 이 기준 하나를 몇 년째 지킨 결과, 지금 블리츠에는 자기 손으로 무언가를 성공시켜본 경험이 없는 사람을 찾기가 어렵습니다. 그리고, 블리츠의 구성원들이 우리가 채용 과정에서 타협하지 않았다는 증명입니다. [AI로 누군가의 일자리가 사라집니다. 당신은 일자리에서 밀어날 것인가요, 다른 사람의 일자리를 먼저 밀어낼 것인가요?] 다들 AI 얘기는 합니다. 챗지피티로 이메일 다듬고, 제미나이로 요약 몇 번 돌려본 정도로요. 그런데 정작 "바이브 코딩 해봤어?"라고 물으면, 대부분 말이 없어집니다. 10년간 호텔 주방에서 메뉴 R&D만 하던 셰프가 있습니다. 블리츠로 옮긴 지금, 이 셰프는 자신이 직접 바이브 코딩으로 만든 프로그램으로 R&D 프로세스 자체를 효율화하고 있습니다. 극단적인 사례가 아닙니다. 이것이 블리츠에서는 일상입니다. 1. 모든 사람이 바이브 코딩을 합니다. 마케터가 이번 주에 필요한 프로모션 페이지를, 전략기획자가 데이터 확인용 대시보드를, 주방을 담당하는 팀원이 재고 관리 프로그램을 각자 바이브 코딩으로 직접 만듭니다. "이거 개발팀에 요청해야 하나"라는 고민은 무의미합니다. 필요하면 그 자리에서 직접 만들면 되니까요. 2. 모든 업무 루틴과 이슈는 에이전트가 처리합니다. 특정 지점의 재주문율이 갑자기 떨어지면, 에이전트가 레시피 편차인지 배달 시간 지연인지 리뷰를 분석하여 원인을 좁혀냅니다. (예시) 사람이 알아채기 전에 원인 후보와 대응안까지 정리해 담당자에게 이슈를 공유합니다. 사람이 매달릴 필요 없이, 시스템이 먼저 문제를 잡아내는 구조입니다. 3. 모든 구성원은 에이전트를 통해 조직 목표에 정렬됩니다. 정보가 몇몇 관리자에게만 모이지 않습니다. 매일의 매출, 진행 중인 프로젝트 현황, 이번 분기 목표 대비 진척도. 이 모든 게 사내 에이전트에게 물어보면 그 자리에서 나옵니다. 신입이든 리더든 같은 질문을 하면 같은 답을 얻습니다. 정보를 얻기 위해 누군가에게 물어보고 허락받는 과정 자체가 불필요합니다. 개발팀 없이 각자 만들고, 이슈는 에이전트가 먼저 잡고, 정보는 전 구성원에게 열려 있는 것. 대부분의 회사가 아직 사람에 의지하는 것들을, 저희는 이미 시스템으로 갖춰뒀습니다. 다들 AI 시대를 준비한다고 말할 때, 우리는 이미 그 시대를 살고 있습니다. [대표랑 계급장 떼고 붙은 썰 풉니다.] 의견 들고 갔다가 "일단 알겠고"로 끝나보신 적, 다들 있으실 겁니다. 정리한 논리는 온데간데없고, 결론은 "위에서 말한 대로 가자"로 정해져 있던 그 느낌. 많은 회사가 수평을 내세우지만, 회의실에서는 결국 직급 순으로 결론이 납니다. 블리츠는 다릅니다. 대표가 원하는 방향이 아니라, 조직 목표에 실제로 가까워지는 방법이 이깁니다. 이걸 가리는 기준이 SCQA입니다. 상황(Situation)을 정확히 짚고, 그 안의 문제(Complication)를 명확히 하고, 진짜 물어야 할 질문(Question)까지 좁혀서 답(Answer)을 낼 수 있는가. 이게 블리츠 회의실에서 의견이 받아들여지는 유일한 기준입니다. 그래서 실제로 대표가 낸 결론이어도 뒤집히는 일이 생깁니다. 인턴의 의견이어도 구조가 맞으면 그대로 실행됩니다. 누구의 말인지가 아니라, 누구의 논리가 목표에 더 가깝게 서 있는지를 봅니다. 매번 대표와 다른 답을 내놓아야 한다는 것이 아닙니다. 중요한 건 당신의 의견이 일방적으로 묵살되지 않는다는 것, 그리고 그 의견에 근거가 있다면 끝까지 검토된다는 것입니다. 연차가 아니라 "상황을 제대로 읽었는가"로 평가받는 것. 그것이 블리츠가 말하는 수평입니다. 자, 이제 대표랑 붙어보시겠습니까? [당신의 역할] "에이전트가 운영하는 매장이 흔들림 없이 굴러가게 만들 사람을 찾습니다." Blitz의 매장은 사람이 아닌 Agent가 운영합니다. 인사·생산·품질·마케팅·고객 응대까지 모두 자동화되어 있고, 그 Agent를 만드는 코드 역시 *또 다른 Agent가 리뷰·머지·배포* 합니다. 이 자동화가 24시간 흔들림 없이 돌아야 매출이 흔들리지 않습니다. 일반적인 SRE 업무를 모두 책임지면서, *Agent가 운영하는 회사 특유의 안정성* 을 함께 설계할 'AI 에이전트 SRE' 를 찾습니다.

주요업무

• 팀이 매일 안심하고 배포할 수 있는 CI/CD · 환경 분리 · 인시던트 대응 체계 구축 및 운영 • 매장 운영을 책임지는 AI 에이전트가 24시간 멈춤 없이 작동 하도록 모니터링·자동 복구 시스템 구축 • AI가 만든 코드가 자동으로 운영에 반영되는 흐름 의 안전 검증 게이트 설계 및 운영 • AI 인프라 비용을 한눈에 추적 하고, 폭주를 사전에 차단하는 시스템 구축 • AI 에이전트의 동작 품질이 점점 좋아지고 있는지 자동으로 측정·평가(Eval) 하는 환경 구축 • 빠른 성장에 발맞춘 운영 데이터의 백업·복구·마이그레이션 자동화 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 환경에 맞는 권한·시크릿·접근 제어 보안 체계 구축 및 운영

자격요건

• SRE / 인프라 / 플랫폼 엔지니어 경력 3년 이상 • AWS 클라우드 플랫폼에 대한 실무 경험 • Docker, Kubernetes 등의 컨테이너 오케스트레이션 경험 • Linux 기반 시스템 및 모니터링·로깅 스택 운영 경험 • TypeScript / Node.js / MySQL 운영 경험 • CI/CD 시스템에 대한 이해 및 운영 경험 • Linux 기반 시스템 운영 경험

우대사항

• LLM / AI 에이전트 시스템 운영 경험 • 빠르게 성장하는 환경에서 시스템을 운영해본 경험 • 보안·고가용성 시스템 운영 경험 • 비개발자와 협업이 자연스러운 분

혜택 및 복지

• 2호선 낙성대역 도보 5분거리 • 젊은 분위기와 ~님 문화 사용 (수평적) • 스톡옵션 지급 • 성과에 따른 인센티브 지급 • 시간차 연차, 당일 연차 사용 가능 • 성장에 도움 되는 교육 지원 (세미나 참여, 도서 등) • 출퇴근이 어려울 경우 근거리 거주 지원(조건 충족 시 가능)